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Backgroud（背景信息）

通过稀疏矩阵向量乘（SpMV）算子，介绍Ascend C SIMT编程方式Warp Divergence对性能的影响及优化思路。

Origin（信息来源）

无

Benefit / Necessity （价值/作用）

指导用户了解warp divergence特性及优化思路

Design（设计方案）

使用CSR格式存储稀疏矩阵，样例分为2个case，通过对比2个case的性能介绍warp divergence及优化。
case1：一个线程处理一行数据，由于不同行的非零元素数量不同，同一Warp内线程的循环次数不一致，产生严重的Warp Divergence。
实现方式：每个线程根据全局ID确定处理的行号，独立遍历该行的所有非零元素并累加乘积。同一Warp内32个线程处理32行，各行非零元素个数不同，循环次数从1到64不等。
case2：一个Warp协作处理一行数据，减小Warp Divergence。
实现方式：一个Warp的32个线程协作处理同一行数据，各线程以warpSize为步长访问该行的非零元素，循环次数基本相同。使用asc_reduce_add()对Warp内各线程的部分和进行规约，由线程0写出最终结果。